通过信息内容曲线匹配控制音乐生成中的惊讶值

近年来，音乐生成系统的质量和公众兴趣不断增长，促使研究人员探索各种控制方法。我们提出了一种新方法，用于控制音乐生成中的惊讶值。为实现此目标，我们定义了一种称为瞬时信息内容（Instantaneous Information Content, IIC）的指标。IIC 可作为感知音乐惊讶值的代理函数（从概率模型中估计），可在音乐作品中的任何点计算。这使得即使音乐事件在不规则时间间隔内发生，也能在不同音乐内容之间进行惊讶值的比较。我们使用束搜索生成其 IIC 曲线与给定目标 IIC 接近的音乐材料。我们通过实验表明，IIC 与和声复杂度、节奏复杂度和音符密度相关。相关性随用于估计 IIC 的音乐上下文长度而降低。最后，我们进行了定性用户研究，以测试人类听众是否能够识别用于生成相应音乐材料的 IIC 曲线。我们提供了在 https://github.com/muthissar/iic 上创建 IIC 插值和 IIC 可视化的源码。